(57)【要約】【課題】  公差データの幅が狭い場合であっても、高い精度でかつ高速にパターンを評価する。【解決手段】  ＳＥＭ画像から評価対象パターンの輪郭データを取得し、得られた輪郭データから評価対象パターンの傾きを算出し、算出された傾きに基づいて評価対象パターンの設計データと輪郭データとの間の回転角の相違を補正し、補正後の設計データと輪郭データとを相互に比較し、その比較結果から評価対象パターンの形状の良否を判定する。【選択図】  図１
2006269710.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象であるパターンの２次元の画像を取得する工程と、
前記画像から前記パターンの輪郭データを取得する工程と、
前記輪郭データから前記画像の２次元平面を構成する軸線に対する前記パターンの傾きを算出する工程と、
算出された前記パターンの傾きに基づいて前記パターンの設計データと前記輪郭データとの間の回転角の相違を補正する工程と、
補正後の前記設計データと前記輪郭データとを相互に比較する工程と、
前記比較の結果から前記パターンの形状の良否を判定する工程と、
を備えるパターン評価方法。
【請求項２】
前記パターンは、少なくとも部分的にストライプ形状を有するパターンであり、
前記輪郭データは、前記ストライプ形状の部分に対応する直線成分を含み、
前記パターンの傾きを算出する工程は、前記輪郭データにハフ変換を実行して前記直線成分の傾きを算出する工程を含むことを特徴とする請求項１に記載のパターン評価方法。
【請求項３】
前記パターンは、少なくとも部分的にストライプ形状を有するパターンであり、
前記パターンの傾きを算出する工程は、前記輪郭データから前記パターンの芯線を特定し、前記芯線の直線成分の傾きを算出する工程を含むことを特徴とする請求項１に記載のパターン評価方法。
【請求項４】
前記パターンは、複数のホールパターンであり、
前記パターンの傾きを算出する工程は、前記輪郭データから各ホールパターンの重心を算出し、算出された重心の近似直線の傾きを算出する工程を含むことを特徴とする請求項１に記載のパターン評価方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかに記載のパターン評価方法を用いる半導体装置の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン評価方法および半導体装置の製造方法に関し、例えば設計データとパターン形状との比較を利用した微細パターンの検証を対象とする。
【背景技術】
【０００２】
半導体デバイスのパターンを評価する際、従来は、評価対象パターンの画像を取得し、この画像から評価対象パターンの幅を測定して、予め設定されたスペックとの比較を行っていた。しかし、パターンの形状が複雑な場合、一箇所の寸法測定のみでは、パターン形状全体の変化を把握することができない。全体の変化を捕らえるためには測定点数を増やさなくてはならず、これでは測定のスループットが下がってしまうという問題がある。
【０００３】
このような問題を解決するため、微細パターンの形状と設計データとを比較する様々な方法が提案されている。例えば特許文献４に記載の方法を採り上げて説明すると、まず、設計データとデバイスのスペックから、パターン形状の変化が許される許容範囲を公差データとして設定し、この公差データとパターンの輪郭データとを重ねあわせて公差データと輪郭データとが交わっているかどうかを検出することにより、パターンの形状が許容範囲内かどうかを判定してパターンを評価していた。
【０００４】
しかしながら、半導体デバイスのパターンの微細化に伴い、スペックも厳しくなり、上記手法の許容範囲が非常に狭くなってきている。
【０００５】
この一方、微細パターンの画像を取得する際には一般に走査電子顕微鏡（ＳＥＭ：Scanning Electron Microscope）が用いられている。具体的には、微細パターンが形成されているサンプルをステージ上に載せて装置内に搬送し、サンプル上に電子ビームを走査し、サンプルから放出される２次電子信号を検出し、デジタル信号に変換して、サンプル上の微細パターンの観察画像を取得する。しかし、サンプルをステージに載せる際にサンプルが回転している場合がある。一般にＳＥＭ装置はサンプルのローテーションを補正する機能を備えているが、微少なローテーションは補正できず、従って、得られるパターンの画像も微少に回転している場合がある。このため、実際にはパターン形状が許容範囲内に属するにもかかわらず、画像のローテーションに起因してパターン輪郭と公差データとが交わってしまうために、不合格と判断されてしまう場合がある。設定される許容範囲が狭くなれば、わずかなローテーションでも誤判定を招くことになる。
【０００６】
このような事態を避けるためには、公差データとパターン輪郭とを重ね合わせる際に、公差データを少しずつ回転させながらマッチングを実行すればよいが、マッチングの最適化のパラメータが増えてしまい、評価に時間がかかってしまい、実用性に欠ける。一方、得られた画像に対してアフィン変換などの処理を行って画像のローテーションを補正する方法もあるが、処理に時間がかかるだけでなく、変換によって画像のエッジ付近の情報が劣化してしまい、測定の精度を下げてしまうという問題があった。
【特許文献１】特開２００２−３１５２５号公報
【特許文献２】特開２００２−９３８７５号公報
【特許文献３】特開２０００−１８２９２１号公報
【特許文献４】特開２００３−３３４１０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、高い精度でかつ高速でパターンを評価することができるパターン評価方法および、このようなパターン評価方法を用いた半導体装置の製造方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、以下の手段により上記課題の解決を図る。
【０００９】
即ち、本発明によれば、
評価対象であるパターンの２次元の画像を取得する工程と、
前記画像から前記パターンの輪郭データを取得する工程と、
前記輪郭データから前記画像の２次元平面を構成する軸線に対する前記パターンの傾きを算出する工程と、
算出された前記パターンの傾きに基づいて前記パターンの設計データと前記輪郭データとの間の回転角の相違を補正する工程と、
補正後の前記設計データと前記輪郭データとを相互に比較する工程と、
前記比較の結果から前記パターンの形状の良否を判定する工程と、
を備えるパターン評価方法が提供される。
【００１０】
また、本発明によれば、
上述したパターン評価方法を用いる半導体装置の製造方法が提供される。
【発明の効果】
【００１１】
以上詳述したとおり、本発明は、以下の効果を奏する。
【００１２】
即ち、本発明によれば、高い精度でかつ高速でパターンを評価することができる。
【００１３】
また、本発明によれば、上記効果を奏するパターン評価方法を用いるので、高い歩留まりで高精度の半導体装置を製造することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
【００１５】
（１）パターン評価方法の実施の一形態
図１は、本発明にかかるパターン評価方法の実施の一形態の概略手順を示すフローチャートである。以下ではＳＥＭ画像を用いて微細パターンを評価する場合を取り上げて説明する。
【００１６】
まず、評価対象パターンが形成されたサンプルをＳＥＭ装置（図示せず）に移載し、評価対象パターンのＳＥＭ画像を取得する（図１、ステップＳ１）。ＳＥＭ画像の一例を図２に模式的に示す。本実施形態では、評価対象パターンとして、同一の長さを有するストライプ形状部分が互いに直交するように連続して形成された鉤型パターンを実際にウェーハ上に形成した場合を取り上げる。なお、本願明細書においては、１本のラインパターンもストライプパターンに含まれるものとする。
【００１７】
図２の観察画像から、鉤型パターンがブーメラン形状を有する実パターンＰｒ２としてウェーハ上に形成されていることが分かる。このようなサンプルをＳＥＭ装置のステージに載置するときの回転等によりＳＥＭ画像内で評価対象パターンＰｒ２にローテーションがかかり、図２に示すＸＹ平面の例えばＸ軸に対して評価対象パターンＰｒ２が傾いて見える。ＸＹ平面のＸ軸は、例えば２次元平面の軸線に対応する。なお、評価対象パターンＰｒ２のエッジ部分は、電子ビームの照射による二次電子放出効率が高いため、ＳＥＭ画像内で白く光って見える。鉤型パターンの公差データＴＬ２（ＴＬｉおよびＴＬｏ）は図３に示す通りである。
【００１８】
次に、ＳＥＭ画像の画像データから評価対象パターンＰｒ２の輪郭点を検出し、輪郭データを取得する（ステップＳ２）。輪郭の検出方法には様々な方法があり、どのような方法を用いても良い。利用可能な検出方法には、例えば画素の階調値の閾値を設定し、この閾値による２値化を利用して検出する方法の他、ｓｏｂｅｌフィルタを利用する方法、ｃａｎｎｙフィルタを利用する方法、テンプレートマッチングによる方法（特開２００３−１７８３１４を参照されたい。この引用により特開２００３−１７８３１４号公報の開示内容を本明細書に取り込んだものとする。）、パターンエッジ近傍の濃度のピークデータに対してスレショルドを決めて輪郭を抽出する方法、および直線近似法等が含まれる。本実施形態では、前述したとおり、ＳＥＭ画像内でエッジ部分の階調値が際だって高いので、最も簡単な方法として階調値の閾値による２値化を利用して輪郭点を検出した。検出結果を図４に示す。
【００１９】
次に、得られた輪郭データから評価対象パターンＰｒの直線成分を抽出する（ステップＳ３）。代表的な抽出方法としてハフ変換を挙げることができる。ハフ変換とはＸＹ平面上の任意の点（ｘ，ｙ）に対して次式（１）を満たすθ，ρを算出する変換処理である。
ρ＝ｘ・ｃｏｓθ＋ｙ・ｓｉｎθ        （１）
【００２０】
例えば、ＸＹ平面上の同一直線上に存在する３点に対して、式（１）を満たすθ，ρを算出し、ρθ平面にプロットすると図５に示すグラフが得られる。図５において、上記３点をハフ変換した結果の曲線はρθ平面上の１点（ρｓ，θｓ）で交わっている。この（ρｓ，θｓ）を上記（１）式に代入すると３点を結ぶ直線の式が得られる。
【００２１】
このようなハフ変換処理を評価対象パターンＰｒの輪郭データを形成する各輪郭点（図４参照）に対して実行して交点座標（ρｉ，θｉ）を抽出し、θｉからＳＥＭ画像の回転角度を算出する（ステップＳ４）。ただし、輪郭データ全てに対してハフ変換を行うのでは、計算量が膨大になり、処理に時間がかかってしまい、現実的ではない。実際の半導体デバイスのパターンにおいては、その方向が、０°、４５°、９０°または１３５°であることが多く、これらの角度と、装置のローテーションに関するスペックから、ハフ変換を行うθの範囲を決めてもよい。具体的には、これらの角度の近傍では細かい刻みでθを振り、それ以外の角度の領域ではθを荒く振るようにする。または、対応する設計データから評価対象パターンの方向を予め算出しておき、算出された方向と装置のスペックから、ハフ変換を行うθの範囲を決めてもよい。これにより回転角度を算出する際の計算時間を大幅に削減することができる。得られた交点の角度θｉと０°、４５°、９０°および１３５°のいずれか最も近い角度との差Δθが補正すべき回転角度となる。
【００２２】
図６はこのようにして行ったハフ変換の結果である。図６中、（θ１，ρ１）、（θ１，ρ２）、（θ２，ρ３）、（θ２，ρ４）にて多くの曲線が交差している。θ１は０度に近く、θ２は９０度に近いので、それぞれの角度からの差、Δθ１、Δθ２をそれぞれ算出し、それらの平均をとってΔθと規定する。本実施形態においては評価対象パターンはパターンの水平方向、垂直方向の長さがほぼ同じであったので平均をとったが、水平方向と垂直方向とでＣＡＤデータ中の長さが明らかに異なる場合には、より多くの曲線が交差している点（すなわち水平方向および垂直方向のうちでより長いほうの直線成分）の角度を選択すると良い。
【００２３】
次に、このようにして得られた回転角度Δθに基づいてＣＡＤデータを回転補正し（図１、ステップＳ５）、輪郭データと補正後のＣＡＤデータとをマッチングする（ステップＳ６）。本実施形態では、図３に示す公差データを回転角度Δθだけ回転補正した上で図４に示す輪郭データと重ね合わせる。その結果を図７に示す。
【００２４】
最後にマッチング後の図形から評価対象パターンの形状を評価する（ステップＳ７）。図７に示す場合には、輪郭データＥＤ２が公差データＴＬ２と交わっていないので、評価パターンの形状は許容範囲内と判定される。もしも、輪郭データＥＤ２と公差データＴＬ２とで交わっている箇所があれば、評価パターンの形状が許容範囲外であると判定される。
【００２５】
図８および図９は、従来の技術による評価方法を図７に示すマッチング結果に対する比較例として示す図である。従来の技術では、図８に示すように、評価対象パターンの輪郭ＥＤ１００の形状が許容範囲内であっても、図９に示すようにＳＥＭ画像が傾いているために検出された輪郭ＥＤ１００も傾いてしまい、公差データＴＬ１００と交わり、このために誤まった判定を行なう場合があった。
【００２６】
本実施形態によれば、上述したとおり、評価対象パターンの回転角度だけ公差データを回転補正した上で評価対象パターンの輪郭と公差データとのマッチングを行なうので、高い精度でのマッチングが高速で実行でき、これにより高精度でかつ高速でパターンを評価することが可能になる。
【００２７】
上述した実施形態では、ＳＥＭ画像のローテーションを算出するために、評価対象パターンの輪郭を利用する場合について説明したが、評価対象パターンの輪郭データからボロノイ図を作成し、例えば図１０に示すように、評価対象パターンの芯線ＷＫを抽出し、芯線ＷＫの直線成分を抽出することとしてもよい。また、評価対象パターンの距離輪郭データを作成し、これよりパターンの芯線ＷＫを抽出し、その直線成分を抽出する方法でもよい。さらに、輪郭自体に直線成分が存在しないホールパターンが評価対象パターンである場合でも、周期的に配列されていれば、この配列方向のＸ軸に対する傾きをＳＥＭ画像の回転角度と捉えれば良い。例えば図１１に示すように、ホールパターンがＨＰ４ａ，ＨＰ４ｂ，ＨＰ４ｃ…と周期的に配列されている場合、各ホールパターンＨＰ４ａ，ＨＰ４ｂ，ＨＰ４ｃ…の輪郭ＥＤ４ａ，ＥＤ４ｂ，ＥＤ４ｃから、例えばこれらの重心位置ＣＧ４ａ，ＣＧ４ｂ，ＣＧ４ｃ…を算出し、これらの重心の近似直線ＡＬの傾きをＳＥＭ画像の回転角度と規定すれば良い。
【００２８】
また、本実施形態においては、直線成分を抽出するのにハフ変換を利用する場合について説明したが、たとえば特開２００２−２８８６７７号公報に開示されているように、輪郭データからＤＡＤ図を作成し、これより直線成分を抽出しても良い。この引用により特開２００２−２８８６７７号公報の開示内容を本明細書に取り込んだものとする。
【００２９】
（２）プログラム
上述したパターン評価方法における一連の手順は、プログラムに組み込んで画像処理可能なコンピュータに読込ませて実行させても良い。これにより、本発明にかかるパターン評価方法における一連の手順を汎用のコンピュータを用いて実現することができる。また、上述したパターン評価方法の一連の手順をコンピュータに実行させるプログラムとしてフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読込ませて実行させても良い。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の携帯可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でも良い。また、上述したパターン評価方法の一連の手順を組込んだプログラムをインターネット等の通信回線（無線通信を含む）を介して頒布しても良い。さらに、上述したパターン評価方法の一連の手順を組込んだプログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、または記録媒体に収納して頒布しても良い。
【００３０】
（３）半導体装置の製造方法
上記実施形態で説明したパターン評価方法を半導体装置の製造工程に組み込むことにより、高い歩留まりで高精度の半導体装置を製造することが可能になる。
【００３１】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上記形態に限ることなく、その技術的範囲内で種々変形して適用可能であることは勿論である。例えば、上述した実施形態においては、得られた回転角度に基づいて設計データに補正をかけたが、ＳＥＭ装置のビームスキャンにフィードバックをかけて、再度ＳＥＭ画像を取得し直すこととしても良い。また、上記実施形態においては公差データによってパターンを評価する方法について説明しているが、設計データと輪郭データを比較する方法であれば他の評価方法でも良い。さらに、上記実施形態では、パターンの画像としてＳＥＭ画像を取り上げて説明したが、これに限ることなく、例えば光顕画像を用いることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明にかかるパターン評価方法の実施の一形態の概略手順を示すフローチャートである。
【図２】評価対象パターンのＳＥＭ画像の一例を示す模式図である。
【図３】図２に示す評価対象パターンの公差データを示す図である。
【図４】図２に示すＳＥＭ画像から検出した、評価対象パターンの輪郭データを示す図である。
【図５】ハフ変換の説明図である。
【図６】図４に示す輪郭データに対してハフ変換を実行した結果を示す図である。
【図７】補正した公差データと輪郭データとのマッチング結果を示す図である。
【図８】従来の技術による評価方法を図７に示すマッチング結果に対する比較例として示す図である。
【図９】従来の技術による評価方法を図７に示すマッチング結果に対する比較例として示す図である。
【図１０】評価対象パターンの芯線からＳＥＭ画像の回転角を算出する方法を示す図である。
【図１１】図１に示す評価方法をホールパターンに適用する方法の説明図である。
【符号の説明】
【００３３】
ＥＤ２，ＥＤ４ａ，ＥＤ４ｂ，ＥＤ４ｃ：輪郭データ
Ｐｒ２：評価対象パターン
ＴＬ２：公差データ
ＷＫ：芯線
ＨＰ４ａ，ＨＰ４ｂ，ＨＰ４ｃ：ホールパターン
ＣＧ４ａ，ＣＧ４ｂ，ＣＧ４ｃ：ホールパターンの重心位置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2006269710.tif 000009
【図８】
2006269710.tif 000010
【図９】
2006269710.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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